論文の概要: TAU: Modeling Temporal Consistency Through Temporal Attentive U-Net for PPG Peak Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10733v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 14:45:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:05:42.422595
• Title: TAU: Modeling Temporal Consistency Through Temporal Attentive U-Net for PPG Peak Detection
• Title（参考訳）: TAU:PPGピーク検出のための時間的注意U-Netによる時間的一貫性のモデル化
• Authors: Chunsheng Zuo, Yu Zhao, Juntao Ye,
• Abstract要約: Photoplethysmography (PPG)センサーは、心拍数(HR)と心拍変動(HRV)を監視する消費者向けウェアラブルデバイスで広く使われている。 流行にもかかわらず、PSG信号は日々の活動によって引き起こされる運動人工物によって汚染される。 PPG信号からピークを正確に検出するために,TAU(Temporal Attentive U-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9518933807303265
• License:
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) sensors have been widely used in consumer wearable devices to monitor heart rates (HR) and heart rate variability (HRV). Despite the prevalence, PPG signals can be contaminated by motion artifacts induced from daily activities. Existing approaches mainly use the amplitude information to perform PPG peak detection. However, these approaches cannot accurately identify peaks, since motion artifacts may bring random and significant amplitude variations. To improve the performance of PPG peak detection, the time information can be used. Specifically, heart rates exhibit temporal consistency that consecutive heartbeat intervals in a normal person can have limited variations. To leverage the temporal consistency, we propose the Temporal Attentive U-Net, i.e., TAU, to accurately detect peaks from PPG signals. In TAU, we design a time module that encodes temporal consistency in temporal embeddings. We integrate the amplitude information with temporal embeddings using the attention mechanism to estimate peak labels. Our experimental results show that TAU outperforms eleven baselines on heart rate estimation by more than 22.4%. Our TAU model achieves the best performance across various Signal-to-Noise Ratio (SNR) levels. Moreover, we achieve Pearson correlation coefficients higher than 0.9 (p < 0.01) on estimating HRV features from low-noise-level PPG signals.
• Abstract（参考訳）: 光胸腺撮影(PPG)センサーは、心拍数(HR)と心拍変動(HRV)を監視する消費者向けウェアラブルデバイスで広く用いられている。 流行にもかかわらず、PSG信号は日々の活動によって引き起こされる運動人工物によって汚染される。 既存の手法は主に振幅情報を用いてPSGピーク検出を行う。 しかし、運動アーティファクトはランダムかつ顕著な振幅変化をもたらす可能性があるため、これらの手法はピークを正確に識別することはできない。 PPGピーク検出の性能を向上させるために、時間情報を使用することができる。 特に、心拍数は、正常な人の連続した心拍間隔が限られた変化を持つ可能性があるという時間的整合性を示す。 時間的整合性を活用するため,PPG信号からピークを正確に検出するテンポラルアテンテーティブU-Net(TAU)を提案する。 TAUでは、時間的埋め込みにおいて時間的一貫性を符号化する時間モジュールを設計する。 本研究では,ピークラベルを推定するためのアテンション機構を用いて,振幅情報を時間埋め込みと統合する。 実験の結果,TAUは心拍数推定の基準線を22.4%以上上回った。 我々のTAUモデルは、様々なSNR(Signal-to-Noise Ratio)レベルにわたって最高の性能を達成する。 さらに,低雑音レベルPSG信号からHRV特性を推定し,Pearson相関係数を0.9(p < 0.01)以上とする。

関連論文リスト

• SQUWA: Signal Quality Aware DNN Architecture for Enhanced Accuracy in Atrial Fibrillation Detection from Noisy PPG Signals [37.788535094404644]
  心房細動(AF)は脳卒中、心臓病、死亡のリスクを著しく増大させる。 光胸腺造影(PPG)信号は、運動人工物や、しばしば起立条件で遭遇する他の要因による腐敗に影響を受けやすい。 本研究では,一部劣化したPSGから正確な予測の維持方法を学習するための新しい深層学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T01:07:08Z)
• Analyzing Participants' Engagement during Online Meetings Using Unsupervised Remote Photoplethysmography with Behavioral Features [50.82725748981231]
  エンゲージメント測定は、医療、教育、サービスに応用される。 生理的特徴と行動的特徴の使用は可能であるが、従来の生理的測定の非現実性は接触センサーの必要性により生じる。 コンタクトセンサの代替として, 教師なし光胸腺造影(胸腔鏡)の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T20:39:16Z)
• Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template Prior [43.6099225257178]
  ノイズと品質の悪い録音は、モバイルヘルスシステムを使って収集された信号にとって大きな問題である。 近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。 本稿では,様々な健康状態の事前情報として,テンプレート誘導型拡散確率モデル(DDPM)PulseDiffを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T11:34:15Z)
• Quality Assessment of Photoplethysmography Signals For Cardiovascular Biomarkers Monitoring Using Wearable Devices [0.0]
  光胸腺撮影(英: Photoplethysmography)は、組織の微小血管層における血液量の変化を測定する非侵襲的な技術である。 Photoplethysmography は血管収縮や血管拡張などの条件を示すパラメータの評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T18:26:57Z)
• WPPG Net: A Non-contact Video Based Heart Rate Extraction Network Framework with Compatible Training Capability [21.33542693986985]
  顔の皮膚には、リモートフォトプレシー(r)信号と呼ばれる微妙な色の変化があり、そこから被験者の心拍数を抽出できる。 近年,r信号抽出に関する多くの深層学習手法と関連するデータセットが提案されている。 しかしながら,BVP信号などのラベル波は,我々の体内を流れる時間と他の要因により,実際のr信号に不確実な遅延がある。 本稿では、r信号とラベル波のリズムと周期性に関する共通特性を解析することにより、これらのネットワークを包み、トレーニング時に効率を保ち続けるためのトレーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T19:52:30Z)
• Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
  ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。 まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。 第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T10:11:41Z)
• Motion Artifact Reduction In Photoplethysmography For Reliable Signal Selection [5.264561559435017]
  光胸腺造影法(英: Photoplethysmography, PPG)は、人体の重要な兆候を抽出する非侵襲的、経済的手法である。 信号の品質を損なうような動きに敏感である。 日々の生活活動(ADL)を行いながら現実的なPSG信号を収集し,実践的な信号聴取・分析手法を開発することは重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T21:53:56Z)
• Optimal Sequential Detection of Signals with Unknown Appearance and Disappearance Points in Time [64.26593350748401]
  本論文は、変化の期間が有限で未知であると仮定して、逐次的な変化点検出問題に対処する。 我々は、所定の時間(または空間)ウィンドウにおける最小検出確率を最大化する信頼性の高い最大変更検出基準に焦点を当てる。 FMAアルゴリズムは、光学画像中の衛星のかすかなストリークを検出するために応用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-02T04:58:57Z)
• Real-time Webcam Heart-Rate and Variability Estimation with Clean Ground Truth for Evaluation [9.883261192383612]
  リモートフォトプレチモグラフィ(r)は、カメラを使って人の心拍数(hr)を推定する HRVは、心臓の鼓動の間の間隔における微細な変動の尺度です。 新しいフィルタリングとモーション抑制を備えた洗練された効率的なリアルタイムrパイプラインを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T18:57:05Z)
• Multilabel 12-Lead Electrocardiogram Classification Using Gradient Boosting Tree Ensemble [64.29529357862955]
  我々は,心電図の診断を分類するために,形態や信号処理機能に適合した勾配強化木のアンサンブルを用いたアルゴリズムを構築した。 各リードについて、心拍変動、PQRSTテンプレート形状、全信号波形から特徴を導出する。 各クラスに属するECGインスタンスの確率を予測するため、全12項目の特徴と合わせて、勾配を増す決定ツリーの集合に適合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T18:11:36Z)
• Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature Disentangling [121.50704279659253]
  非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。 次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。 歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T09:39:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。